制作过程 在场景中新建一个球体(Planet)和一个胶囊(Player),适当缩放并添加材质,这里胶囊会被视为玩家 然后将摄像机设为胶囊(Player)的子物体 自行调整合适的摄像机视角 新建脚本GravityArrtacter,添加到Planet上 public class GravityAttracter : MonoBehaviour { public float gravity = -10; //重力大小 public void Attract(GameObject obj) //吸引物

最近在用python制作词云的时候发现了一个更加方便快捷很好玩的词云制作网站 http://www.tagxedo.com/app.html 所以今天就来大致介绍下是怎么使用的 1.先来介绍下tagxedo的作用(借用官网的说法) Tagxedo是一款可以自定义云的外形的文字云在线生成工具,可以把人物头像用单词或者文字来制作成词图样式.因为它不仅完美地支持中文,而且制作方法简单.易操作.Tagxedo将词频,主题,标签很好的结合在了一起.采用Sliverlight,渲染速度很快. 2.安装 输入

---恢复内容开始--- 实用工具!优秀的标签云免费生成工具 来源:http://www.uisdc.com/online-word-cloud-generators 标签云或文字云是关键词的视觉化描述,用于汇总用户生成的标签或一个网站的文字内容.标签一般是独立的词汇,常常按字母顺序排列,其重要程度又能通过改变字体大小或颜色来表现,所以标签云可以灵活地依照字序或热门程度来检索一个标签. 大多数标签本身就是超级链接,直接指向与标签相联的一系列条目.——维基百科 我经常看到一些网站有云标签,我也很喜

所用数据来自于之前的一篇博客: <QQ群成员发言次数统计(正则表达式版)> 链接:http://www.cnblogs.com/liyongzhao/p/3324026.html 1.首先导出数据到Y盘,存为demo.csv SAS程序如下: proc export data=rtf outfile="Y:\demo.csv" dbms=csv replace; putnames=yes; run; 2.将数据读入R R程序如下: demo<-data.frame(r

# 根据传入的背景图片路径和词频字典.字体文件,生成指定名称的词云图片 def generate_word_cloud(img_bg_path, top_words_with_freq, font_path, to_save_img_path, background_color='white'): # 读取背景图形 img_bg = imread(img_bg_path) # 创建词云对象 wc = WordCloud(font_path=font_path, # 设置字体 background

1.数据表的结构: 创建建两张数据表,结构如下: 标签tag表: 文章mood表: 其中mood表中的tag字段,以tag表的id字段+“,”+tag表的id字段, 2.查询方法: 例如:如果需要某篇文章中包含tag表中的id为1,2,3的tagname,也就是id为1,2,3的标签, 则在添加文章的时候用 $result=implode(",", $_POST['tagid']);//把获取的checkbox的数组用逗号进行分割 $_POST['tagid']为获取前台的复选框的数组

上一篇简要主要介绍了融云制作聊天室的基本方法,这次基本属于对上一篇的补充以及进阶...^_^... (ps:吐槽一下,加了三个融云的线下qq群,全部没人解决问题,也不知道建此群的意义,若是民间的话就当我没说,若是融云的工作人员的话,那这做的确实有些糙.反正我是那种给我文档我可能还要懵B的人,而且web这一块的文档真心不算很友好!!!) 根据需求,聊天室已经创建出来了,可是需求不会一成不变,上面又下达了需要根据直播人的行为来改变观看人状态的事(简单点说就是,直播的点一个按钮,看直播的这边即时增加一

一.实验介绍 1.1 实验内容 在互联网时代,人们获取信息的途径多种多样,大量的信息涌入到人们的视线中.如何从浩如烟海的信息中提炼出关键信息,滤除垃圾信息,一直是现代人关注的问题.在这个信息爆炸的时代,我们每时每刻都要更新自己的知识储备,而网络是最好的学习平台.对信息过滤和处理能力强,学习效率就会得到提高."词云"就是为此而诞生的."词云"是对网络文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉上的突出,形成"关键词云层"或"

1.词云图 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

首先,通过pip3 install jieba安装jieba库,随后在网上下载<斗破>. 代码如下: import jieba.analyse path = '小说路径' fp = open(path,'r',encoding='utf-8') content = fp.read() try: jieba.analyse.set_stop_words('停用词表路径') tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=100, withWeigh

实现文本分词+在线词云实现工具 词云是NLP中比较简单而且效果较好的一种表达方式,说到可视化,R语言当仍不让,可见R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包 当然用代码写词云还是比较费劲的,网上也有一些成型的软件供大家使用. 本节转载于金砖咖啡馆公众号 我们词云制作工具是目前非常流行的tagxedo,tagxedo对于英文的分词做的很好(废话,英文单词之间有空格),但是对于中文分词做的不好,于是我们需要用到另外一个在线工具http://life.chacuo.net/convertexpor

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

降本增效是IT部门永恒的主题,从自身做起.踏踏实实把工作做好 在线词云制作软件: https://wordart.com/create

最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧,做一些笔记,留着以后看. B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码:https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 本课概要 词云是文本大数据可视化的重要

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析 读文件 利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词 由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这

效果 词云展示 弹幕展示 爬取弹幕过程 基本步骤 1.寻找视频url 2.构造请求头 3.寻找弹幕地址 4.根据弹幕地址运用正则或xpath爬取 寻找B站视频的url 制作请求头 headers = {"User-Agent": "浏览器中的User-Agent"} 弹幕地址 1.代码通过这位博主改进的(https://www.cnblogs.com/wuren-best/p/12566297.html) 2.由于B站弹幕地址改变变得越来越难寻找到 但通过原来的弹幕

词云的应用场景 会议记录 海报制作 PPT制作 生日表白 数据挖掘 情感分析 用户画像 微信聊天记录分析 微博情感分析 Bilibili弹幕情感分析 年终总结 安装本课程所需的Python第三方模块 一行命令安装(推荐,适用于99.999%的情况) pip install numpy matplotlib pillow wordcloud imageio jieba snownlp itchat -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 打开命令行,

3D数学基础 向量 向量可以看做具有方向和大小的一条线段. 比如:我们如果用点A减去点B,则可以得到一个向量,该向量的方向为点B面向点A的方向,而大小为两点的距离.这个方法在游戏开发中经常用到,比如我们要让物体B面向物体A,一般都是使用物体B的位置减去物体A的位置,得到的向量取模. 点积 向量的点积表示一个向量在另一个向量上的投影,如下: 而相互垂直的两个向量点积为0: 我们可以使用这个特性来判断两个向量是否垂直. Unity提供的计算点积的方法如下: public static float D

编写python爬虫程序可以在电商.旅游等网站上爬取相关评论数据,这些数据可以用于词云制作.感情词分析.提取关键词等,也可以将爬取下来的数据以自己的方式进行展示.评论数据爬取下来后,就要考虑怎样入库,可以在爬虫程序中编写代码直接入库,也可以将爬取到的数据存到Excel表格中,再将Excel表格导入到数据库中.在将Excel表格导入到SQL Server数据库时可能会出现很多错误,这里要解决的错误是:Text was truncated or one or more characters had

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 作为数据分析爱好者,本文作者将想从数据的角度去解读<欢乐颂2>这部热播剧的方方面面,包括舆情传播.网络口碑.人物社交网络分析及,以及小说内容的文本分析. 5月11日,让众多安迪粉期待已久的<欢乐颂>第二季终于播出.相比首季,<欢乐颂2>在造型和场景上显得更为精致时尚,且其中每个角色的造型却都是遵从的其身份和背景,并不突兀. 正所谓

新人一枚,初来乍到,请多关照 来到博客园,不知道写点啥,那就去瞄一瞄大家都在干什么好了. 使用python 爬取博客园首页文章链接和标题. 首先当然是环境了,爬虫在window10系统下,python3.6.5环境中运行.使用python中的requests模块和BeautifulSoup模块. 通过包管理工具pip3安装requests和BeautifulSoup: pip3 install requests pip3 install bs4 贴代码: import requests from